## I NFORMATICS AND D IGITAL E XPERT (INDEX) - V OL . 6 N O . 1 (2024) 49-54
Terbit online pada laman web jurnal : https://e-journal.unper.ac.id/index.php/informatics | ISSN (Print) 2775-2208    |    ISSN (Online) 2715-0453  |

## Implementasi Metode Simple Additive Weighting dalam Rekrutmen Calon Karyawan di PT Madain Tasikmalaya
N. Nelis Febriani SM 1 , Hendri Julian Pramana 2 , Widi Rahma Putri 3 , Gita Husna Fauziah 4
1,3,4 Universitas Cipasung, Jl. Borolong, CilampunghilirPadakembang, Kab. Tasikmalaya 46466, Indonesia
2 Universitas Garut, Jl. Raya Samarang No. 52A Kec. Tarogong Kaler, Kab. Garut 44151, Indonesia e-mail: nelis.sm@uncip.ac.id *1 , hendri.jp@uniga.ac.id 2 , widirahmaputri2401@gmail.com 3 gitafzzh@gmail.com 4

## I NFORMASI A RTIKEL A B S T R A K
Sejarah Artikel :
Diterima Redaksi : 2 Maret 2024 Revisi Akhir : 15 Mei 2024
Diterbitkan Online : 30 Mei 2024
Perekrutan calon karyawan adalah kegiatan yang dilakukan untuk mempermudah PT.  Madain  Tour  &  Travel  dalam  mencari  karyawan  yang  sesuai  dengan kebutuhan  perusahaan. Saat  ini, proses perekrutan belum menggunakan sistem tertentu  dan  tidak  ada  metode  spesifik  yang  digunakan  untuk  memutuskan pemilihan calon karyawan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, perusahaan memutuskan  untuk  menggunakan  sistem  terkomputerisasi  dengan  metode  yang dapat  membantu  dalam  pengambilan  keputusan,  yaitu  metode  Simple  Additive Weighting  (SAW).  Metode  SAW  ini  dipilih  karena  kemampuannya  untuk memberikan  penilaian  yang  lebih  objektif  dan  terukur  berdasarkan  kriteria- kriteria  yang  telah  ditentukan.  Dengan  menerapkan  program  aplikasi  berbasis web  yang  dikembangkan  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  basis data MySQL, perusahaan berharap dapat mempercepat proses perhitungan dan analisis data  calon  karyawan serta  dapat  meningkatkan akurasi  dan kecepatan dalam proses perekrutan, sehingga PT. Madain Tour & Travel dapat memperoleh karyawan yang memiliki kualifikasi terbaik sesuai dengan standar perusahaan.
Kata Kunci :
Rekrutmen , Calon Karyawan , Simple Additive  Weighting, Sistem  Penunjang Keputusan, PHP MySQL,
Korespondensi :
Telepon / Hp : 082214805003 E-mail : nelis.sm@uncip.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
PT.  Madain  merupakan  suatu  perusahaan internasional tour dan tarvel yang  berada  di  Jl.  Raya Singaparna,  Kabupaten  Tasimalaya.  Perusahaan  ini berjalan  di  bidang  pelayanan tour dan travel haji  dan umrah.  Pemilihan  sumber  daya  manusia  yang  tepat  di dalam  sebuah  perusahaan  merupakan  salah  satu  aspek yang sangat penting dan krusial. Hal ini berperan besar dalam  mendukung  kemajuan  dan  peningkatan  kualitas perusahaan  secara  keseluruhan.  Sumber  daya  manusia yang  berkualitas  dan  sesuai  dengan  kebutuhan perusahaan  sangat  diperlukan  untuk  mencapai  tujuan- tujuan strategis yang telah ditetapkan. Dengan demikian, proses  seleksi  dan  rekrutmen  harus  dilakukan  dengan cermat  dan  teliti  untuk  memastikan  bahwa  perusahaan memiliki tim yang kompeten dan mampu berkontribusi secara maksimal terhadap kesuksesan dan pertumbuhan perusahaan.
Pemilihan calon karyawan dalam proses perekrutan di PT. Madain adalah langkah penting untuk membantu perusahaan menyeleksi karyawan berkualitas. Ini bertujuan untuk memastikan kelancaran seluruh  proses  operasional  serta  mengisi  posisi  yang sesuai  dengan  kriteria  tertentu  yang  dibutuhkan  untuk jabatan yang diusulkan oleh perusahaan.
Dengan  demikian  di  butuhkan  suatu  sistem penunjang keputusan pemilihan calon karyawan terbaik dalam  perukrutan  karyawan  di  PT.  Madain.  Pemilihan calon  karyawan  terbaik  ini  dapat  di  lakukan  setiap perusahaan  membutuhkan  karyawan  terbaik  dan
berkualitas  dalam  proses  perekrutannya  untuk  mencari karyawan baru.
Berdasarkan  hasil  studi  literatur  dari  beberapa penelitian  sebelumnya  serta  berbagai  penelitian  yang mengimplementasikan  Sistem  Pendukung  Keputusan untuk  rekrutmen calon  karyawan telah dilakukan, yaitu penelitian  yang  dilakukan  oleh  Cempaka  Ananggadipa Swastyastu et al [1] dengan 5 kriteria yaitu jenis kelamin, umur,  agama,  status  dan  pendidikan.  Sedangkan penelitian yang dilakukan oleh Refiza [2] menggunakan 6 kriteria antara lain usia, pendidikan, pengalaman kerja, wawancara, ijazah diksar dan kesehatan. Peneliatian lain yang  dilakukan  oleh  Desi  Pibriani  [3]  dengan menggunakan  6  kriteria  yaitu  pendidikan  terakhir, jurusan, nilai, pengalaman, usia, dan status perkawinan. Adapun  kriteria  yang  digunakan  pada  penelitian  ini berjumlah  8  kriteria  antara  lain  kemampuan  IT, kemampuan  komunikasi,  pengalaman  kerja,  usia, kepribadian,  nilai  interview,  kelengkapan  administrasi dan pendidikan terakhir.
Implementasi  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  digunakan  karena  relatif  mudah  dipahami  dan diterapkan,  karena  hanya  melibatkan  perhitungan penjumlahan  dan  pembobotan,  selain  itu  metode  SAW memiliki proses perhitungan yang sederhana dan cepat, yang membuatnya efisien untuk digunakan dalam situasi di mana keputusan harus diambil dalam waktu singkat.
50 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 6, No. 1, Mei 2024, hlm. 49-54

## 2. METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Metode SAW dipilih karena kemampuannya yang efektif dalam melakukan pembobotan terhadap berbagai kriteria yang telah  ditentukan  [4].  Dengan  metode  ini,  kita  dapat memperoleh  bobot  antar  kriteria  yang  konsisten  dan objektif. Tujuan utama penggunaan metode SAW adalah untuk memberikan dasar yang kuat dalam proses seleksi dan  pemilihan  calon  karyawan  yang  terbaik.  Melalui pembobotan  yang  tepat,  metode  ini  berguna  untuk menyusun  rekomendasi  berdasarkan  urutan  atau peringkat  kepantasan  dari  setiap  calon  karyawan  yang dipertimbangkan [5]. Dengan demikian, keputusan yang diambil menjadi lebih terstruktur dan akurat, memastikan  bahwa  karyawan  yang  dipilih  adalah  yang paling sesuai  dengan kebutuhan dan standar yang telah ditetapkan oleh perusahaan.
Tahapan  metode  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada flowchart yang disajikan dalam Gambar 1 berikut.

## Gambar 1. Flowchart Metode SAW
Flowchart tersebut  menggambarkan  langkah- langkah  yang  diambil  dalam  penerapan  Metode Simple Additive  Weighting (SAW),  mulai  dari  identifikasi kriteria  hingga  penentuan  bobot  dan  peringkat  akhir. Setiap  tahap  dalam flowchart ini  dirancang  untuk memastikan  proses  seleksi  calon  karyawan  berjalan secara  sistematis  dan  efisien,  serta  menghasilkan keputusan  yang  paling  sesuai  berdasarkan  urutan tertinggi yang dihasilkan dari pembobotan kriteria [6].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisis Metode SAW
a.   Menentukan Kriteria
Data  ini  merupakan  variable  sistem  penunjang keputusan  atau  kriteria  (aribut)  yang  dinilai  mampu memenuhi  keputusan  pemilihan  calon  kayawan  terbaik
dalam  perekrutan  karyawan  di  PT.  Madain.  Adapun kriteria yang digunakan bisa dilihat pada  Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria yang digunakan Kode Kriteria K1 Kemampuan IT K2 Kemampuan Komunikasi K3 Pengalaman Kerja K4 Usia K5 Kepribadian K6 Interview
Kode Kriteria Range Nilai K7 Kelengkapan Lengkap 5 Administrasi Cukup 3 Kurang 1 K8 Pendidikan Terakhir S1 5 D3 3 SMK/Sederajat 1
b. Menentukan Alternatif
Data  yang  digunakan  sebagai  alternatif  terdiri  dari beberapa  nama-nama  calon  karyawan  terbaik  dalam perekrutan karyawan di PT. Madain yang akan di hitung nilainya  dan  dipilih  sebagai  calon  karyawan  terbaik nantinya. Tabel alternatif terdiri dari nama alternatif dan kode. Tabel dapat di lihat pada tabel 2.
Tabel 2. Alternatif Alternatif Kode Sukmara Cakra Dijaya A1 Sri Komala Rukmana A2 Rani Nurdianti Fajrin A3 Yoga Nugraha A4 Samawi Taufiqur Rahman A5 Asep Wildan A6 Rosemalita Yunia Sari A7
c. Memberikan bobot setiap kriteria
Penentuan    bobot    masing-masing    kriteria  dalam studi  kasus  ini  menggunakan  pelambangan  nilai  yang bertujuan  untuk  menentukan  seberapa  pentingnya kriteria  yang  telah  ditentukan  [7].    Kriteria    yang dianggap  prioritas    utama    diberi    bobot    lebih    tinggi dibanding kriteria  yang  dianggap  prioritas  rendah.
Tabel 3. Bobot setiap kriteria Kode Kriteria Atribut Bobot K1 Kemampuan IT Benefit 5 K2 Kemampuan Komunikasi Benefit 5 K3 Pengalaman Kerja Benefit 4 K4 Usia Cost 5 K5 Kepribadian Benefit 4 K6 Interview Benefit 3 K7 Kelengkapan Administrasi Benefit 5 K8 Pendidikan Terakhir Benefit 3
d. Penilaian Alternatif
Sebagai  bahan  implementasi  pada  metode  Simple Additive  Weighting  secara  manual,  yaitu  terdapat  8 kriteria dan 7 alternatif sampel dari karyawan yang akan mengikuti  perekrutan  di  PT.  Tabel  ini  berisi  penilaian yang  diberikan  oleh  atasan  kepada  calon  karyawan Madain Tour & Travel dengan penilaian sebagai berikut:
Tabel 4. Penilaian Alternatif
e. Rating Kecocokan
Nilai ini didapatkan dari penilaian setiap alternatif kemudian  diubah  sesuai  dengan  nilai  yang  ada  pada Tabel  1.  Kriteria  yang  digunakan.  Sehingga  hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5
Tabel 5. Rating Kecocokan Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 A1 75 80 2 37 88 80 5 5 A2 84 88 1 24 88 90 5 5 A3 80 88 2 25 80 85 3 5 A4 90 80 2 22 90 88 5 1 A5 88 80 1 23 80 80 3 1 A6 88 80 1 23 80 82 3 1 A7 75 88 2 27 88 88 5 5
f. Membuat matriks keputusan ternormalisasi
Tabel  berikut  merupakan  tabel  pembagi  untuk normalisasi,  dimana  nilai  pembagi  didapat  dari  nilai maksimal  perbandingan  alternatif  dan  kriteria  untuk benefit dan nilai minimal untuk atribut cost.
Tabel 6. Nilai Pembagi
Nilai Pembagi K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 90 88 2 37 90 90 5 5
Pertama  yang  dilakukan  normaslisasi  menjadi matriks r untuk menghitung nilai masing-masing kriteria, berdasarkan pada benefit dan cost.
Contoh Perhitungan kriteria kemampuan IT, Untuk kriteria  kemampuan  IT  karena  benefit,  maka  nilai pembagi  adalah  nilai  maksimal.  Sehingga  perhitungan nilai normalisasinya adalah :
𝐴1𝐾1 = 75 90 = 0,833
𝐴 1𝐾2 = 80 88 = 0,909 𝐴1𝐾3 = 2 2 = 1,000
𝐴1𝐾4 = 37 37 = 1,00 0
𝐴 1𝐾5 = 88 90 = 0,978
𝐴 1𝐾6 = 80 90 = 0,889 𝐴1𝐾7 = 5 5 = 1,00 0
𝐴1𝐾8 = 5 5 = 1,000
Begitupun  seterusnya  untuk  perhitungan  setiap kriteria yang lain  menggunakan rumus diatas, sehingga
hasil  perhitungan  normalisasi  yang  dihasilkan  sebagai berikut:
Tabel 7. Hasil Perhitungan Normalisasi
g. Mencari nilai ternormalisasi terbobot
Berikut  merupakan  nilai  ternormalisasi  terbobot yang  di  dapatkan  dari  bobot  di  kali  normalisasi  per alternatif.
▪ Penentuan nilai ternormalisasi terbobot dari alternatif A1 (Sukmara Cakra Dijaya)
𝐴1𝐾1 =  0,833 𝑥 5 = 4,167
𝐴1𝐾2 =  0,909 x 5 = 4,545
𝐴1𝐾3 =  1,000 𝑥 4 = 4,000 𝐴1𝐾4 =  1,00 0 x 5 = 5,000
𝐴1𝐾5 =  0,978 𝑥 4 = 3,911 𝐴1𝐾6 =  0,889 𝑥 3 = 2,667 𝐴1𝐾7 =  1,000 𝑥 5 = 5,000 𝐴1𝐾8 =  1,000 𝑥 3 = 3,00
Begitupun dengan alternatif lainnya, maka setelah itu dihasilkan  tabel  ternormalisasi  terbobot  yang  dapat  di lihat pada Tabel 8
Tabel 8. Nilai ternormalisasi terbobot
h. Mencari Nilai Preferensi (V)
Untuk mencari nilai preferensi, maka nilai bobot yng telah ditentukan sebelumnya dikalikan dengan hasil dari normalisasi setiap alternatif dan kriteria.
a) Nilai  preferensi  untuk  alternatif  Sukmara  Cakra Dijaya
V1 = 4,167 +  4,545 +  4,000  +  5,000  +  3,911  + 2,667  +  5,000  +  3,000 = 32,290
b) Nilai  preferensi  untuk  alternatif  Sri  Komala

## Rukmana
V2 = 4,667  +  5,000  +  2,000  +  7,708  +  3,911
+  3,000  +  5,000  +  3,000 = 34,286
c) Nilai  preferensi  untuk  alternatif  Rani  Nurdianti

## Fajrin
V3 = 4,444  +  5,000  +  4,000  +  7,400  +  3,556 +  2,833  +  3,000  +  3,000 = 33,233 Alternatif  K1 K2  K3  K4  K5  K6 K7 K8 A1 75 80 2 37 88 80  Lengkap S1 A2 84 88 1 24 88 90  Lengkap S1
A3 80 88 2 25 80 85 Cukup S1 A4 90 80 2 22 90 88  Lengkap  SMK/A A5 88 80 1 23 80 80 Cukup SMK/A A6 88 80 1 23 80 82 Cukup SMK/A A7 75 88 2 27 88 88  Lengkap S1 Normalisai K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 A1 0,833 0,909  1,000  1,000  0,978  0,889  1,000  1,000 A2 0,933 1,000  0,500  1,542  0,978  1,000  1,000  1,000 A3 0,889 1,000  1,000  1,480  0,889  0,944  0,600  1,000 A4 1,000 0,909  1,000  1,682  1,000  0,978  1,000  0,200 A5 0,978 0,909  0,500  1,609  0,889  0,889  0,600  0,200 A6 0,978 0,909  0,500  1,609  0,889  0,911  0,600  0,200 A7 0,833 1,000  1,000  1,370  0,978  0,978  1,000  1,000
Nilai Normalisasi Terbobot
K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7
K8 A1 4,167 4,545 4,000 5,000 3,911 2,667  5,000 3,000 A2 4,667 5,000 2,000 7,708 3,911 3,000  5,000 3,000 A3 4,444 5,000 4,000 7,400 3,556 2,833  3,000 3,000 A4 5,000 4,545 4,000 8,409 4,000 2,933  5,000 0,600 A5 4,889 4,545 2,000 8,043 3,556 2,667  3,000 0,600 A6 4,889 4,545 2,000 8,043 3,556 2,733  3,000 0,600 A7 4,167 5,000 4,000 6,852 3,911 2,933  5,000 3,000
52 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 6, No. 1, Mei 2024, hlm. 49-54
d) Nilai preferensi untuk alternatif  Yoga Nugraha V4 = 5,000  +  4,545  +  4,000  +  8,409  +  4,000 +  2,933  +  5,000  +  0,600 = 34,488
e) Nilai  preferensi  untuk  alternatif  Samawi  Taufiqur
Rahman
V5 = 4,889  +  4,545  +  2,000  +  8,043  +  3,556 +  2,667  +  3,000  + 0,600 = 29,300
f) Nilai preferensi untuk alternatif Asep Wildan V6 = 4,889  +  4,545  +  2,000  +  8,043  +  3,556 +  2,733  +  3,000  +  0,600 = 29,367
g) Nilai preferensi untuk alternatif Rosemalita Yunia

## Sari
V7 = 4,167  +  5,000  +  4,000  +  6,852  +  3,911 +  2,933  +  5,000  +  3,000 = 34,863
i. Melakukan perankingan berdasarkan nilai terbesar
Dari  perhitungan  nilai  preferensi  diatas,  maka diperoleh hasil sebagai berikut :
Tabel 9. Hasil Perankingan Alternatif Nilai Preferensi Ranking Sukmara Cakra Dijaya 32,290 5 Sri Komala Rukmana 34,286 3 Rani Nurdianti Fajrin 33,233 4 Yoga Nugraha 34,488 2 Samawi Taufiqur Rahman 29,300 7 Asep Wildan 29,367 6 Rosemalita Yunia Sari 34,863 1
Setelah  melakukan  perhitungan  dan  dilakukan perbandingan  dengan  mencari  nilai  terbesar  dari  setiap alternatif, maka Rosemalita Yunia Sari terpilih menjadi karyawan baru dengan perolehan nilai 34,863.

## 4. IMPLEMENTASI SISTEM
Pada  tahap  ini,  dirancang  use  case  diagram  dan class  diagram,  seperti  yang  terlihat  pada  gambar 2  dan gambar  3,  untuk  menggambarkan  aktor  serta  interaksi mereka  dengan  sistem  dalam  aplikasi.  Diagram  ini berfungsi  untuk  memberikan  gambaran  menyeluruh mengenai  bagaimana  aktor  berinteraksi  dengan  sistem serta mendetailkan berbagai komponen dan fungsi yang membentuk kerangka kerja dari sistem yang dikembangkan .
Gambar 3. Class Diagram
Pada  tahap  implementasi,  disajikan  sejumlah tampilan  utama  yang  terdapat  dalam  aplikasi  sistem sebagai berikut:
a. Halaman Login
Sistem  ini  diimplementasikan  sebagai  aplikasi  berbasis web yang dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan memanfaatkan MySQL sebagai basis datanya. Untuk  menggunakan  aplikasi  ini,  pengguna  harus mengaktifkan  web  server  seperti  XAMPP,  sehingga pengguna  dapat  menjalankan  aplikasi  web  ini  pada browser  mereka  dan  mengakses  semua  fitur  dan fungsinya.

## Gambar 4. Halaman Login
Gambar  4  dalam  implementasi  sistem  ini menunjukkan tampilan utama untuk login, di mana baik admin maupun pengguna dapat memasukkan username dan password yang telah terdaftar.
b. Halaman Utama
Seperti  yang  dijelaskan  pada  Gambar  4,  setelah pengguna  atau  admin  berhasil  melakukan  login,  sistem akan  langsung  menampilkan  antarmuka  Halaman Utama, yang dapat dilihat pada Gambar 5
N. Nelis Febriani SM, dkk, Implementasi Metode Simple Additive Weighting … 53
c. Halaman Alternatif
Setelah tampilan halaman utama di halaman tersebut terdapat  beberapa  sub  menu  yang  dapat  di  pilih  oleh admin atau user sesuai  kebutuhan seperti pada  Gambar 6.  Halaman  Alternatif yang  merupakan  sub  menu halaman  dari  halaman  utama  yang  menampilkan database Tabel  Alternatif yang akan digunakan sebagai bahan perhitungan sistem penunjang keputusan rekrutmen calon karyawan di PT. Madain.
Gambar 6. Halaman Alternatif
d. Halaman Kriteria
Pada  Gambar  7 . merupakan  Halaman  Kriteria menunjukan kriteria  –  kriteria khusus yang di  perlukan perusahaan  untuk  mencari  karyawan  terbaik  dalam sistem perekrutannya.
Gambar 7. Halaman Kriteria
e. Tampilan Menu Perhitungan SAW
Berikut pada Gambar 8. Tampilan Menu Perhitungan merupakan  tampilan  dari  sistem  utama  pada  aplikasi sistem penunjang keputusan ini. Pada sistem perhitungan pada  aplikasi  ini  adalah  menggunakan  perhitungan metode Simple Additive Weighting (SAW) .
Gambar 8. Tampilan Menu Perhitungan
f. Halaman Matriks Keputusan Kriteria
Pada  Gambar  9.  Matriks  Keputusan    yaitu merupakan contoh dari matriks keputusan hasil uji coba perhitungan pada sistem aplikasi ini.
Gambar 9. Matriks  Keputusan
g. Halaman Matriks Ternormalisasi
Pada  Gambar  10.  berikut  merupakan  nilai ternormalisasi  terbobot  yang  di  dapatkan  dari  bobot  di kali normalisasi per alternatif .
Gambar 10. Matriks Ternormalisasi
h. Halaman Menu Laporan Pada Gambar 11. tampilan menu laporan merupakan halaman yang menunjukan laporan hasil dari nama-nama calon  karyawan  terbaik  yang  dapat  di  jadikan  acuan dalam perekrutan karyawan di PT. Madain.
Gambar 11. Menu Laporan

## 5. KESIMPULAN
Implementasi  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dalam  Rekrutmen  Calon  Karyawan  di  PT. Madain Tour  &  Travel menjadi  sebuah  solusi  terkini yang dapat membantu perusahaan dalam memilih calon karyawan  yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan perusahaan.  Berikut  adalah  kesimpulan  terkait  sistem tersebut :
a. Dengan  adanya  Sistem  Penunjang  Keputusan Perekrutan Calon  Karyawan di  PT. Madain Tour & Travel terbukti  membantu  mengoptimalkan  proses perekrutan  dengan  memberikan  penilaian  obyektif
terhadap  calon  karyawan  berdasarkan  kriteria  yang ditentukan.
b. Pemilihan metode Simple Additive Weighting (SAW) memberikan  kejelasan  dalam  memberikan  bobot pada  setiap  kriteria,  memungkinkan  perusahaan menyesuaikan tingkat kepentingan pada setiap aspek evaluasi.
c. Dengan  demikian,  implementasi  Sistem  Penunjang
Keputusan Perekrutan Calon Karyawan
menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  di  PT.  Madain Tour  &  Travel dapat memberikan manfaat signifikan dalam meningkatkan efisiensi,  objektivitas,  dan  akurasi  dalam  proses perekrutan karyawan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  C. A. Swastyastu, R. N. T. Shanty, and D. Agustina, “Implementasi  Metode  SAW  Dalam  Penentuan
Calon Pelamar Berdasarkan Kesesuaian
Kemampuan  dan  Minat  Pelamar  Dengan  Kriteria Perusahaan,” Zeta - Math J. , vol. 8, no. 2, pp. 79– 85, 2023, doi: 10.31102/zeta.2023.8.2.79-85.
[2]  Refiza,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive Weighting  (Saw)  Untuk  Seleksi  Tenaga  Kerja,” Semnastek  Uisu ,  pp.  164–169,  2019,  [Online]. Available:
https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/semnastek/articl e/view/1306.
[3]  D. Pibriana, “Penggunaan Metode Simple Additive
Weighting  (SAW)  dalam  Pengambilan  Keputusan
Rekrutmen Karyawan Pada PT. ABC,”
Techno.Com , vol. 19, no. 1, pp. 45–55, 2020, doi:
10.33633/tc.v19i1.2771.
[4]  D. A. Jeperson Hutahaean, Fifto Nugroho and Q. A. Kraugusteeliana, Sistem  Pendukung  Keputusan . Yayasan Kita Menulis, 2023.
[5]  N. Nelis Febriani SM, M. R. Nugraha, and N. N. R. Jamilah, “Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Kelompok Penerima Bantuan Benih  Ikan di  Balai Benih Ikan Sukamaju,” pp. 335–340, 2019.
[6]  E.  Al  Munawar,  S.  Sunardi,  and  A.  Fadlil, “Penentuan  Penerimaan  Karyawan  Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting  dan  Weight Product,” J.  Sist.  Info.  Bisnis ,  vol.  11,  no.  2,  pp. 117–124,  2021,  doi:  10.21456/vol11iss2pp117- 124.
[7]  M.  I.  T.  A.  P.  N.  Sultoni,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Seleksi  Karyawan  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Pada Pt.Philips Seafood Indonesia,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  68–84,  2016,  doi: 10.37438/jimp.v1i3.42.